2025年5月10日晚，浙江大学文学院教授、教育部长江学者特聘教授徐永明先生，为文传学院师生带来了《AI与人文》为主题的线上讲座。讲座由赵忠敏副教授主持，文学与传媒学院项裕荣院长、刘茉琳副院长，刘秋瑞教授、刘竞副教授等七十余名师生参加。
徐永明教授指出，在人工智能浪潮的持续冲击下，“AI 与人文”已成为社会关注的焦点。这一现象促使我们重新审视文科发展的新路径，积极为人文学子职业规划开拓新思路。掌握AI技术已成为当代学子发展的必然要求，学子们也应主动求变，努力完成从单一型向复合型人才的转型。
随后，徐教授以哈佛大学和浙江大学的数字人文建设为例，通过详实的数据图表，系统阐释了数字人文技术在古籍整理与学术研究中的创新应用。通过对哈佛大学的三大核心平台的解析，徐教授论证了这些平台在量化研究与人文社科交叉研究中的方法论价值。进而，徐教授深入介绍了浙江大学的三大特色平台，即学术地图发布平台、智慧古籍平台与云四库智能问答系统，充分展现了我国高校在传统文化资源数字化保护与研究方面的前沿探索。
在治学理念上，徐教授认为，身处AI时代，治学也需与时俱进。传统的“义理·考据·辞章”的三维框架，应当拓展为“义理·考据·辞章·算法”的四维范式，这一创新理论架构为新文科人才培养提供了重要参照。在互动环节，徐教授与师生展开了深度对话，就各类专业问题给予了细致解答。
讲座最后，项裕荣院长代表学院向徐永明教授致以衷心感谢，并高度评价了这次讲座内容在学术创新与教学实践中的双重价值。项院长立足于学院发展的实际，进一步展望了数字人文研究的未来图景，并提出了具有战略性的学科建设思路。整场讲座在严谨与务实的氛围中举行。
撰稿人：赵忠敏
主讲人介绍：
徐永明，浙江大学文学院教授，博士生导师。教育部长江学者特聘教授。浙大文学院（筹）数字人文研究中心主任。“学术地图发布平台”和“智慧古籍平台”负责人，主持开发“云四库”传统人文知识智能问答系统。明代文学学会（筹）副会长、中国俗文学理事、中国古籍保护协会古籍智能开发与利用专业委员会副会长、哈佛大学CBDB指导委员会委员。哈佛大学燕京学社访问学者。《数字人文》《数字人文研究》期刊编委。
主要研究元明清文学、数字人文。撰写、整理和编纂了《元代至明初婺州作家群研究》《宋濂年谱》《中国古代戏曲考信与传播》《清代浙江集部总目》《英语世界的汤显祖研究论文集》（主编）、《稀见明代戏曲丛刊》（副主编）、《美国哈佛大学哈佛燕京图书馆藏善本丛刊》系列等著述20余种。先后承担了国家社科基金资助项目《清代浙江集部著述总目》（后期）、《浙江古代现存著述总目》（重点）及“明代文学智慧大数据及平台建设”（重大）。
徐永明教授参与负责的浙江大学智慧数据平台介绍：
1.学术地图发布平台
网址：http://amap.zju.edu.cn/
简介：该平台将海量的中国文史数据与地理信息相结合，展开数据库的建设和空间分布的可视化分析，力求打造中国最大的文史地理信息和学术地图发布平台，从空间维度展示中国的人文与历史。“学术地图发布平台”为用户提供地图资源的发布、编辑、搜索、查看、定位查询及分享等多种功能。如查看《全宋文》作者地理分布图，不仅可知《全宋文》作者的地理分布概况，亦可对其中具体某位诗人的相关籍贯、所在《全宋文》册数、卷数乃至页码等信息进行识别与查询。（目前该平台目前正在进行数据迁移，后续数据将在“云四库数据地图”平台进行展现）
2.云四库数据地图
网址：https://acamap.cn
简介：浙江大学文学院数字人文研究中心的重要成果“云四库数据地图”，是在“学术地图发布平台”基础上创新研发的数字化研究工具。该平台深度融合“学术地图发布平台”与“云四库智能问答系统”两大核心功能，通过整合地理信息系统（GIS）、大数据分析和人工智能等前沿技术，实现了人文数据的动态可视化呈现，有力推动了传统人文研究的数字化转型与知识服务模式的创新突破。
3.智慧古籍平台
网址：https://csab.zju.edu.cn/
简介：“智慧古籍平台”于2021年11月正式上线，旨在通过科技手段解决古籍阅读与研究的障碍，推动古籍资源的开放共享。平台整合了OCR识别、人工智能标点、知识图谱、地理信息系统（GIS）等技术，将古籍内容结构化、可视化，并提供一站式查询、阅读与研究服务。通过该平台可进行对古籍的深度挖掘，如《全宋文》《四库全书》等文献的地理分布通过GIS技术实现可视化。用户可在地图上检索某地历代著述的分布密度，分析地方文化发展脉络。
4.云四库
网址：https://www.aiyskqa.cn/
简介：“云四库”全称为云四库智能问答系统，是由浙江大学数字人文研究中心与杭州云四库科技有限公司联合开发的人文领域智能知识服务平台，于2024年8月12日正式上线。该系统以先进的大语言模型和自然语言处理技术为核心，结合海量人文数据，致力于为学术研究、文化普及提供智能化支持。该系统优于通用大模型的古籍语言交互，在由专业大数据训练，数据准确度与专业性较高。可应用于古籍原文及详细信息查找、诗文赏析、内容提要、古籍语言交互、专业问题回答、相关文章撰写等等。
